Pelit, systeemidynamiikka ja oppiminen

Pelitutkimuksen vuosikirja 2013. Tampereen yliopisto. http://www.pelitutkimus.fi/
Artikkeli
Pelit, systeemidynamiikka ja oppiminen
J. TUOMAS HARVIAINEN
jiituomas@gmail.com
Tampereen yliopisto
Tiivistelmä
Artikkelissa tarkastellaan systeemidynamiikkaa ja pelien pelaajien mentaalimalleihin vaikuttamista. Simulaatioita, pelejä ja simulaatio/pelejä on käytetty esimerkiksi kauppatieteissä jo pitkään opettamaan ratkaisujen laajempia seurauksia ja
systeemistä ajattelutapaa lineaarisen reagoimisen sijaan. Tässä artikkelissa laajennamme näkemystä kattamaan systeemidynaamista ajattelua myös muun tyyppisissä peleissä.
Avainsanat: järjestelmäajattelu, mentaalimallit, oppivat organisaatiot, pelillinen
oppiminen, systeemidynamiikka
Johdanto
P
TIMO LAINEMA
timo.lainema@utu.
Turun yliopiston
kauppakorkeakoulu
Abstract
Changes and real consequences: games as teachers of systems dynamics
This article examines system dynamics, the changing of mental models, and the
ability of games to teach them. Simulations, games and simulation/games have, in
for example business sciences, been for a long time used to teach the wider consequences of executive decisions and a systems-oriented viewpoint instead of linear
reactions. In this article, we expand the viewpoint to encompass systemic thinking
in also other kinds of games.
Keywords: game-based learning, learning organizations, mental models, system
dynamics, systemic thinking
ja sen vahvaa yhteyttä peleihin, jotka poikkeuksellisen hyvin soveltuvat systeemidynaamisten ilmiöiden havainnollistamiseen. Käsittelyn kautta haluamme
elitutkimuksessa – jopa pelillistämistä opettavassa tai oppimispelejä tutki-
erityisesti kiinnittää pelitutkijoiden ja -suunnittelijoiden huomiota siihen, miten
vassa – on helppoa unohtaa mitä kaikkea pelit tutkitusti opettavat. Provo-
järjestelmien mallintuminen peleissä auttaa niiden pelaajia hahmottamaan mui-
katiivinen väitteemme on, että harva viihdepelitutkija on törmännyt systeemidy-
takin kuin välittömiä syy-seuraussuhteita ja siten edesauttaa systeemidynaa-
namiikan (SD) käsitteeseen. Katsomme, että pelit kyllä mielletään järjestelmiksi,
misten vaikutussuhteiden oppimista sekä yksilö- että yhteisötasolla.
mutta niiden dynamiikkaa ei analysoida tai opita niin hyvin kuin olisi mahdollista.
Artikkelin aluksi käymme läpi, mitä systeemidynamiikalla tarkoitetaan
Tässä artikkelissa esittelemme systeemidynamiikan taustaa, keskeisiä käsitteitä
ja mitkä ovat siihen liittyvät peruskäsitteet ja ajattelumallit. Tämän jälkeen
esittelemme pelien ja systeemidynamiikan opetuksen suhdetta käyttämällä
Yaman Barlas (1996) toteaa, mallien dynaamisten riippuvuussuhteiden havait-
esimerkkeinä lähinnä suosittuja, mutta jo hieman vanhempia pelisarjoja, jotka
seminen on pikemminkin keskustelun ja pohdinnan kuin objektiivisen analyysin
lukija todennäköisemmin tuntee. Lopuksi palaamme uudelleen järjestelmära-
asia.
1
kenteeseen ja siihen, miten pelaajat sen hahmottavat. Uskomme, että tämän
Pelit ovat aina järjestelmiä (Klabbers 2009; Sicart 2009). Tutkittaessa pelien
prosessin kautta voimme osoittaa, miten systeemidynamiikan taju on hyödyksi
– myös viihdepelien, joista useimpia ei ole ainakaan tietoisesti suunniteltu SD-
peleillä tapahtuvassa opetuksessa ja samalla usein oleellinen osa myös nau-
lähtöisesti – systeemidynaamista opetuskykyä, huomio kääntyy niiden mahdol-
tinnollista pelikokemusta: kun pelaaja oppii lukemaan pelin järjestelmää, hän
lisuuksiin osoittaa järjestelmien rakenteita. Ian Bogost (2007) kutsuu tätä pro-
hahmottaa uusia toimintamahdollisuuksia sen sisällä ja löytää siten aivan uusia
seduraalisen lukutaidon kehittymiseksi: pelaajalle kasvaa kyky analysoida pelat-
tapoja viihtyä pelin äärellä (Bogost 2007; Myers 2010).
tavaa järjestelmää ja pohtia sen yhtäläisyyksiä ja eroja reaalimaailmaan. Kukin
Keskeisimpänä tutkimuskysymyksenämme tässä artikkelissa on, mikä on
pelien systeemidynamiikan hahmottamisen merkitys niistä oppimiselle.
peli heijastaa reaalimaailmaa tai sen ilmiöitä (Klabbers 2009), mutta niiden
logiikka on aina omansa. Peli ei ole koskaan täysin identtinen todellisuuden (tai
toisten pelien) kanssa, vaan ne ovat omia erilaisia kokonaisuuksiaan (Gee 2004).
Peleissä on tyypillistä, että pelaaja aloittaa pelaamisen olettaen todenmukaisia
Systeemidynaaminen ajattelu
S
vastaavuuksia pelin ja todellisuuden välillä, mutta peliin enemmän uppoutues-
ysteemidynamiikka (System Dynamics, SD) on mallintamis loso a, jonka
saan alkaa ymmärtää pelisysteemiä omana maailmanaan, jolla on oma logiik-
avulla pyritään erilaisten dynaamisten järjestelmien ymmärtämiseen ja
kansa ja lainalaisuutensa (ns. ”SimCity effect”; Wardrip-Fruin 2009). Proseduraa-
tehostamiseen. SD:n taustalla on ajatus sosiaalisten järjestelmien suunnitte-
lisella (eli riippuvuussuhteiden) lukutaidollaan pelaaja tutkii käyttämäänsä jär-
lusta ja mallintamisesta ei-lineaarisina ja kokonaisvaltaisina (Klabbers 2009).
jestelmää ja parhaimmillaan siirtää siitä oppimaansa ainesta reaalimaailmaan.
Se on lähtöisin Jay W. Forresterin (1961) yritysten toimialojen käyttäytymistä
Opittu aines ei siis jää riippuvaiseksi kontekstista, jossa se on hankittu (Bogost
kuvaavasta ”teollisuusdynamiikasta” (industrial dynamics), jossa toimintaympä-
2007; ks. myös Kim 1993). Käytettäessä oppimiseen tarkoitettuja simulaatio/
ristön riippuvuussuhteita mallinnetaan SD-mallilla. Mallin toimintaa analysoi-
pelejä siirtyminen varmistetaan vastuullisesti toimittaessa aina huolellisella
malla päätöksentekijät näkevät eri päätösten vaikutukset ja sitä kautta pystyvät
re ektiivisellä debrie ngillä eli oppimista luotaavalla jälkikeskustelulla, joka
valitsemaan parhaimman toimintatavan. SD-malli ei kuitenkaan ole matematiik-
nostaa esiin pelaajien proseduraalisella lukutaidollaan tuottamat havainnot (ks.
kaan pohjautuva simulaatiomalli, jolla haetaan ongelman optimiratkaisua, vaan
Henriksen 2008). Viihdepeleissä tämä on harvinaisempaa. Viihdepeleissä pelin
oppimisen väline, jolla päätöksentekijä kykenee havaitsemaan tiettyjen pää-
dynamiikan hahmottaminen jää siis pelaajan oman omaksumiskyvyn varaan.
tösten mahdolliset seuraukset. Ollakseen vakaa ja luotettava, SD-mallin tulee
SimCity ja Civilization ohjaavat pelaajansa näkemään toimiensa vaikutukset sel-
ottaa huomioon kuvatun järjestelmän sekä rakenne ja käytännöt että kasvu- ja
keästi ja systeeminlaajuisesti, mutta monet muut viihdepelit eivät.
2
vakaustekijät (Klabbers 2009, luku 8). SD on suunnittelutiedettä, mutta kuten
Peter M. Sengelle (1990, 2006) systeeminen ajattelu edustaa organisatorisen oppimisen perustaa, kokonaisuuksien näkemistä ja ymmärtämistä,
1
2
Luettavuuden vuoksi viittaamme esimerkkisarjoihin niiden ensimmäisten osien nimillä.
Kirjan ilmestyessä markkinoilla oli ollut tietokoneella ajettuja yrityspelejä jo noin viitisen vuotta (ks. Andlinger 1958). Forrester kuitenkin sivuaa niitä teoksessaan vain
marginaalisesti.
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
johon liittyy erillisten tekijöiden tunnistamisen sijasta vuorovaikutussuhteiden
ymmärtäminen. Tärkeitä eivät ole hetkelliset tilannekuvat, vaan muutosten
kaavan taju. Erityisen tärkeää on ymmärtää dynaamista kompleksisuutta (versus
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
2
Kuva 2. Esimerkki yrityspelien sisältämästä systeemidynaamisista riippuvuussuhteista (Lainema 2004).
Kuva 1. Civilization V – systeemidynaaminen valintatilanne.
yksityiskohtien runsaudesta seuraava monimutkaisuus), jossa syiden ja seurausten suhde on hienovarainen eikä välttämättä ajan kuluessa kovin ilmeinen.
Dynaamista kompleksisuutta edustavat tilanteet, joissa tietyllä päätöksellä voi
olla lyhyellä ja pitkällä aikavälillä dramaattisen erilainen vaikutus. Senge luettelee dynaamista kompleksisuutta sisältävinä esimerkkeinä yrityksen toiminnan
Mentaalimalli
S
ysteemidynamiikan sanastossa keskeinen käsite on mentaalimalli. Oppimispelin rakentaja rakentaa pelinsä oman mentaalimallinsa perusteella – sen
mallin perusteella, jonka mukaisesti hän uskoo pelillä kuvattavan reaalimaa-
tasapainottamisen markkinakysynnän kasvun mukaiseksi; tuotantokapasiteetin
ilman ilmiön toimivan. Toisaalta pelaaja pelissä kokemansa kautta, tiedostaen
laajentamisen; kannattavan hinnan, laadun ja saatavuuden kombinaation löytä-
tai tiedostamattaan, muokkaa omaa käsitystään – mentaalimalliaan – pelin
misen; sekä laadun parantamisen yhdessä kustannustehokkuuden ja asiakkaan
kuvaamasta todellisuudesta: pelaaja siis oppii.
tarpeiden tyydyttämisen kanssa. Ne kaikki ovat ilmiöitä, joita yleisesti havainnollistetaan yrityspeleillä.
Kuten W. B. Rouse ja N. M. Morris (1985) toteavat, mentaalimallin käsitteelle löytyy hämmästyttävän harvoja määritelmiä. He väittävät, että monesti
”mental model” edustaa tietämyksen (knowledge) yksinkertaistusta. Heidän oma
määritelmänsä mentaalimalleille on (s. 49): ”mental models are the mechanisms
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
3
whereby humans generate descriptions of system purpose and form, expla-
päätöksentekijöiden ajattelutapaa on mahdollista saada aikaiseksi todellista
nations of system functioning and observed system states, and predictions
muutosta syville juurtuneissa toimintatavoissa ja käytännöissä.
of future system states”. Mentaalimallien tarkoitus on siis kuvata, selittää ja
Sengen pyrkimys on luoda yhdessä luotua ja jaettua ymmärrystä, joka on
ennustaa. Ne ovat dynaamisia kokonaisuuksia, joilla voi olla monia muotoja,
radikaalimpaa organisatorista muutosta kuin esimerkiksi suuret organisaati-
yksilöstä riippuen. Mentaalimalli on kuitenkin rajallinen, yksilön sisäinen kon-
oiden toimintatapaa ja prosesseja muokkaavat muutosohjelmat. Sengelle men-
septuaalinen käsitys ulkoisesta rakenteesta ja siksi ihmisillä voi olla keskenään
taalimalli tarkoittaa yksilön ymmärrystä kompleksin kokonaisuuden – kuten yri-
hyvinkin erilaisia mentaalimalleja (Morecroft 1992). Mentaalimallin rakenne on
tyksen – toiminnasta. Sengen systeemidynamiikassa pyritään mentaalimallien
analoginen eli yhtenevä havaitun systeemin rakenteen kanssa (Doyle & Ford
uudelleenorganisointiin (redesigning mental models), joka on äärimmäisen haas-
1998). Mentaalimallin sisältämä tietämys on mielekkäiden selitysten lähde
tavaa ja tarvitsee toteutuakseen oppijoiden yhteisön, jossa havaintoja jaetaan.
(Kieras & Polson 1985). Lisäksi mentaalimallit vaikuttavat – tuottamansa ymmärryksen lisäksi – siihen, miten me toimimme (Senge 1990).
Sengen systeemiajattelun perusta on ihmisten toimintatapoja muokkaavien, organisatoristen ongelmien systeemisten rakenteiden ymmärtäminen. Jos
Mentaalimallit voidaan konkreettisesti kuvata faktojen ja käsitteiden ver-
näiden rakenteiden toiminta aikaan sidottuna on ymmärretty väärin, todennä-
kostoina. Yksilö voi muuttaa mentaalimalliaan vastauksena uuteen informaa-
köisenä tuloksena on huonoja päätöksiä. Systeemiset rakenteet eivät tarkoita
tioon ja niitä voidaan ”suorittaa” simuloinninomaisesti. Näin tuotetaan kuvit-
ihmisten välistä vuorovaikutusta, vaan esimerkiksi kysynnän muutoksia, viiveitä
teellisia lopputuloksia tietyille toimenpiteille tai suunnitelmille (Bowlby 1982).
toimitusprosessin eri vaiheissa, rajallista informaation määrää ja päätöksiin vai-
Ne tarjoavat mekanismin huomion ohjaamiseen käsillä olevan tilanteen oleelli-
kuttavia tavoitteita, kustannuksia, käsityksiä ja pelkoja. Yksittäiset ihmiset ovat
siin tekijöihin, systeemin tulevaisuuden tilojen projisoimiseen nykytilan perus-
näiden rakenteiden osia ja heillä on valta muuttaa rakenteita.
teella sekä systeemin dynamiikan ymmärtämiseen (Endsley 2000, 2006). Men-
P. Panagiotidis ja J. S. Edwards (2001) toteavat, että tässä viitekehyksessä
taalimalleja voidaan käyttää myös uusissa tilanteissa vertaamalla käsillä olevan
sosiaalinen maailma ei koostu ’kovista’, objektiivisesti tunnistettavista systeemin
uuden tilanteen ominaispiirteitä olemassa olevaan prototyyppimentaalimal-
osista, vaan osista ja ongelmista, jotka löytyvät systeemiä havainnoivan yksilön
liin. Jos yksilön mentaalimalli vastaa reaalimaailmaa, tämä tutkitusti ennustaa
mielestä. Näihin mielen rakenteisiin on päästävä käsiksi, mikäli organisaatioissa
yksilön suoriutumista erilaisissa päätöstilanteissa (Kraiger ym. 1995; Rowe &
halutaan saada aikaan todellista muutosta.
Cooke 1995; Mathieu ym. 2005). Kuten yritysten päätöksentekijät (ks. Capelo
Senge (1990) uskoo, että ihmiset eivät yleensä näe rakenteiden toimintaa,
& Dias 2009), optimaalisessa oppimistilanteessa myös pelaajat rakentavat vuo-
vaan ennemmin tuntevat olevansa pakotettuja toimimaan tietyllä tavalla. Tässä
rovaikutuksessa pelimaailmassa kokemansa, tekemänsä ja ohjaamansa kautta
lienee pelillisten oppimisvälineiden väkevin argumentti: peleissä pelaajat ovat
uusia mentaalimalleja.
osa laajempaa dynaamista kokonaisuutta, jossa on otettava huomioon koko
systeemin toimintamalli, jotta voidaan toimia menestyksellisesti. Kuten Daniel
Miten systeemidynamiikka ja pelit liittyvät toisiinsa?
S
H. Kim (1993) toteaa, mentaalimallien näkyväksi tekeminen vaatii kielen tai työkalun, jolla se voidaan näyttää. Kimin mukaan monet tähän pyrkivistä mene-
engen keskeinen viesti The Fifth Discipline -teoksessaan (1990, 2006)
telmistä epäonnistuvat, koska ne tuottavat staattisia malleja. Pelit, jos mitkä,
on, että organisaatiot toimivat niin kuin ne toimivat viime kädessä siksi,
ovat dynaamisia malleja. Jotkut yritysjohtajat ovat pelien potentiaalia kehues-
että päätöksentekijät ajattelevat ja toimivat tietyllä tavalla. Vain muuttamalla
saan menneet niin pitkälle, että ovat provokatiivisesti väittäneet oppineensa
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
4
peleistä kaiken tarpeellisen yritystoiminnan toimintalogiikasta (esim. Orbanes
liiallinen monimutkaistuminen tuottaa uutta systeemisokeutta, kun ei enää
2002). Kuten Senge lukuisin erilaisin esimerkein (1990, 2006) toteaa, peleissä
voida nähdä riittävän selkeästi muiden omassa joukkueessa/organisaatiossa
suhteet avautuvat helpompaan havainnointiin, ja niitä on mahdollista käsitellä
toimivien yksilöiden ratkaisuja seurauksineen (Lainema & Saarinen 2009; Lisk
ilman liiallista kriittisyyttä.
ym. 2012). Tämä on realistinen tilanne monissa reaalimaailman isoissa työyh-
SD-järjestelmät voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: 1) suljettuihin simulaa-
teisöissä ja yritysverkostoissa, ja yrityspeleillä nimenomaan pyritään rajaamaan
tioihin, joissa kaikki tarvittava tieto on syötettynä järjestelmään, ja 2) avoimiin,
monimutkaisuutta, jotta taustalla olevat systeemiset rakenteet tulisivat ymmär-
joissa tarkoituksellisesti otetaan mukaan epävarmuustekijöitä (inhimillinen
rettäviksi. Niin kuin edellä kirjoitetusta voi tulkita, monimutkaisuuden tarkoi-
elementti simulaation käyttäjien tai pelin pelaajien muodossa) ja jotka ovat
tuksenmukaisen kuvaustarkkuuden päättäminen on vaikea tehtävä; pelimallin
riippuvaisia ulkopuolelta tulevista käytännöistä. Pelit edustavat jälkimmäistä
on oltava tarpeeksi haastava, jotta se opettaa jotain mielekästä systeemin toi-
päätyyppiä. (Klabbers 2009, 241–243.) Päätyypit eroavat myös käyttömahdolli-
mintatavasta, mutta samalla peli ei saa olla kognitiivisesti liian kuormittava tai
suuksiensa osalta: suljettu järjestelmä on suunnittelijansa säätämä ja hänen hal-
ahdistusta tuottava (Kiili ym. 2013).
linnassaan ( ja raportoitavissaan), kun taas avoimissa järjestelmissä pelaajilla voi
olla omassa hallinnassaan oleva pääsy järjestelmään (vaikkakaan ei sen luonnonlakeihin, kooditasolla). Tällaisia järjestelmiä ovat monet pelit, massiivisista
monen pelaajan verkkoroolipeleistä RealGameen (esim. systeemidynaamisen
ajattelun erilaisista esiintymismuodoista World of Warcraftissa, ks. Rodríguez
Pelit, simulaatiot ja systeemidynamiikka
P
elit voivat opettaa lyhyessäkin käytössä systeemidynamiikkaa asioissa,
joihin edes pidempi työelämässä toimiminen ei riitä. Syynä tähän ovat
pelien järjestelmärakenteen tuottamat muutokset siihen, mitä osallistuja pitää
2012).
Peleissä välitön järjestelmän sisäinen palaute yhdistyneenä pelimaailman
tilanteen normaalina logiikkana ja moraalina. Kukin peli on oma sosiaalinen jär-
rajalliseen elementtien määrään tuottaa pelaajille systeemidynaamisia havain-
jestelmänsä, joka noudattaa omia sääntöjään (Klabbers 2009). Tästä johtuen
toja. Näin siksi, että peleissä kohdattavat haasteet vaativat uuden logiikan
pelin suunnittelija voi säätää kyseisen logiikan vastaamaan opetettavaa asiaa,
omaksumista. Parhaimmillaan pelit estävät systeemisokeutta, koska ”hyvässä”
asettaa siihen halutun määrän sääntöjen ja järjestelmäpiirteiden läpinäkyvyyttä
pelissä mielenkiinto pysyy yllä, kun pelisysteemi uusii tai ainakin organisoi
(Lainema 2003, 2009) ja räätälöidä haluttuja syy-seuraussuhteita osoittamaan
itseään jatkuvasti uudelleen. Tästä johtuen pelaaja, varsinkin monimutkaisissa
prosessissa tapahtuvien muutosten vaikutusta muihin järjestelmän osa-alueisiin
peleissä, arkea herkemmin turvautuu niin sanottuun kaksoisluuppiajatteluun
(Tsuchiya & Tsuchiya 1999). Pelit ovat myös nopeutettuja ympäristöjä: niillä voi-
(double-loop learning; Argyris & Schön 1996; Argyris 1991, 1995). Lineaarisen
daan tuoda näkyviksi syy-seuraussuhteita, joiden havaitseminen tosielämässä
reaktion (single-loop learning) sijaan hän pohtii kunkin tilanteen ratkaisuja
vaatii viikkojen tai kuukausienkin ajan. Proseduraalisen lukutaitonsa avulla
kyseenalaistamalla senhetkiset oletuksensa systeemin toimintalogiikasta. Fal-
pelaaja ikään kuin suunnittelee peliä käänteisesti: hän mielessään purkaen tutkii
lout-sarja on tästä erinomainen esimerkki: pelaaja joutuu jatkuvasti miettimään
sen systeemistä toimintalogiikkaa voidakseen optimoida suoritustaan (SimCityn
tarjolla olevien liittoutumisten, tehtävävalintojen ja väkivallantekojensa kauas-
suunnittelija Will Wright, ks. Pearce 2002).
kantoisia seurauksia, koska jokainen ratkaisu saattaa avata uusia sisältövaihto-
Pelit eivät kykene toimimaan kunnolla ilman, että niiden osallistujat tuovat
ehtoja, mutta samalla sulkea toisia kokonaan. Monen pelaajan peleissä peliase-
pelin
telman kasvaessa ja hajaantuessa on toisaalta myös vaarana, että pelitilanteen
1987; Sicart 2009). Joskus tämä voi olla suuri haaste pelin suunnittelijalle, mutta
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
ktioon mukanaan informaatiota, käytäntöjä ja logiikkaa (Crookall ym.
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
5
systeemidynamiikan opetuksen kohdalla kyseinen riippuvuus on selkeä etu.
Pelit oppimisvälineinä toteuttavat myös monia (sosiaalisen) konstrukti-
Juuri siksi, että pelaajat tuovat mentaalimallinsa mukanaan, niitä on mahdollista
vismin oppimissuunnan periaatteita. Konstruktivismin ajatusten mukaan (Duffy
näyttää ja muuttaa! Simulaatioiden ja pelien keskeisiin etuihin kuuluu mahdol-
& Cunningham 1996) yksilön tietämys (knowledge) on syntynyt konstruointi-
lisuus epäonnistua turvallisesti (Tsuchiya & Tsuchiya 1999), mikä on yksi niiden
prosessissa. Oppiminen tapahtuu tietyssä kulttuurisessa ympäristössä (peleissä
tärkeimmistä funktioista opetusvälineinä. Lentosimulaattorissa voi kokeilla
pelaajien muodostama yhteisössä), jonka jäsen oppija on. Jokaisella oppijalla
rauhassa, toistuvastikin, miten ja milloin moottori sakkaa, ja mitä siitä seuraa
on oma perspektiivinsä todellisuuteen ja kanssakäyminen toisten oppijoiden
(Senge ym. 1994). SimCityssä voi kokeilla millä kaikilla tavoilla kaupunkisuun-
kanssa luo tietoisuutta muiden perspektiivien olemassaolosta. Oppimisympä-
nittelu voi epäonnistua, ja samalla tutkia sitä, minkälaisten sosioekonomisten
ristön on oltava relevantti oppimisteemojen ajattelun ja taitojen hankkimisen
oletusten varaan peli on rakennettu – se nimittäin pohjautuu monelta osin For-
kannalta. Kaikki inhimillisen oppimisen muodot ovat konstruktioita, jotka
resterin systeemidynaamisiin ajatuksiin (Wardrip-Fruin 2009).
tapahtuvat oppimista välittäviä keinoja, työkaluja ja/tai viittauksia sisältävässä
Samalla tavoin muissa peleissä – myös puhtaan kaupallisissa viihdepeleissä
kontekstissa. Oppiminen on luontaisesti sosiaalis-vuorovaikutteista toimintaa.
– yksi oleellinen osa rikasta pelikokemusta ( ja niiden kautta uuden piilo-oppi-
Se ei ole yksilön yksinäistä toimintaa, vaan siirtymistä sosiaalisessa ympäris-
mista; Whitton 2009) on mahdollisuus pelata suunnittelijan olettaman logiikan
tössä tarkkailijasta keskeiseksi toimijaksi.
vastaisesti ja katsoa mitä siitä seuraa (Myers 2010). Tämä pätee erityisesti
Edellä mainitut perusajatukset sopivat erityisen hyvin peliympäristöissä
niin sanottuihin sandbox-peleihin, joissa pelaajalle annetaan mahdollisimman
tapahtuvaan oppimiseen. Thomas M. Duffy ja Donald J. Cunningham (1996)
paljon vapautta luoda omat toimintamallinsa. Pyrittäessä opettamaan asiasi-
ehdottavat, että oppimisteknologia tulisi nähdä elimellisenä osana kognitiivista
sältöä sandbox-pelaaminen on usein haitallista (Henriksen 2008), mutta systee-
aktiviteettia. Toiminnan fokuksen tulisi olla oppimisympäristössä tapahtuvassa
midynamiikan kohdalla on hyvä, jos pelaaja tekee vapaita ratkaisuja ja joutuu
aktiviteetissa, ei niinkään yksilössä itsessään: ”Success [of learning] will increas-
kohtaaman niiden seuraukset mahdollisimman dynaamisesti. Juuri pelien kyky
ingly depend on exploring interrelationships in an information-rich environment
tuottaa sekä välitöntä että viiveellistä palautetta antaa niille kyvyn opettaa
rather than on accepting the point of view of one author who pursued one set
tehokkaasti lineaaristen ja systeemisten seurausten välisiä eroja.
of relationships and presents conclusions re ecting his or her implicit biases”
(Duffy & Cunningham 1996: 188; kursivointi tämän artikkelin kirjoittajien) Tätä
Mentaalimallien muokkaaminen pelaamalla
E
periaatetta voi pitää pelioppimisen perusajatuksena: oppijat ottavat itse vastuun oppimisestaan ja rakentavat oppimisen peliympäristön tuottaman run-
dellä kerrotun perusteella voidaan todeta, että pelien tehokkuus järjestel-
saan ja rikkaan materiaalin varaan. Kuten mentaalimallien käsittelyn yhteydessä
mäajattelun oppimisvälineinä perustuu niiden kykyyn tuoda esiin systee-
kuvattiin, oppiminen pohjautuu syy-seuraussuhteiden havaitsemiseen ja tästä
midynaamisia riippuvuussuhteita. Pelit ovat kokemuspohjaisia, rajallisia jär-
seuraavaan mentaalimallin muovaamiseen.
jestelmiä ja parhaimmillaan kuvaavat kohdettaan autenttisesti, mahdollistavat
Jotta malleja voidaan muokata tehokkaasti ja hyödyllisesti, on pelissä yhdis-
oppimisen ryhmissä ja ovat turvallinen tapa kokeilla eri päätösvaihtoehtoja.
tettävä riittävä määrä tuttuja elementtejä uuteen, muokkaavaan ainekseen (Van
Myös opettajan rooli on peliympäristössä perinteisestä poikkeava; opettaja ei
der Heijden 2005). Ilman riittävää tuttuutta kokemus jää etäiseksi ja riippuvai-
ole tiedon välittäjä, vaan fasilitoija (mahdollistaja), joka tukee oppijoiden oma-
seksi pelin kehyksestä (ks. Kim 1993) eikä uutta muutosta synny. On tietenkin
ehtoista oppimisprosessia (Lainema 2009).
itsestään selvää, että oppimisen yhtenä keskeisenä vaatimuksena on, että pelin
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
6
ohjelmoitu logiikka vastaa tosielämää – että peliohjelma tuottaa tosielämää
validiointiin (kuinka hyvin peli vastaa kuvaamaansa todellisuutta).3 Systeemidy-
vastaavia seurauksia pelaajan tekemille päätöksille.
namiikkaa opettavan pelin toteutusprosessi edellyttää koko kuvatun prosessin
Edelliseen pohjautuen voimme rakentaa alla olevassa kuvassa esitetyn
oppimispelin rakentamis- ja soveltamisprosessin.
onnistunutta toteutusta ja tämä prosessi vaatii useamman tyyppistä osaamista:
asiantuntemusta (systeemidynaamista mallia) kuvatusta reaalimaailman ilmi-
Kuvatun prosessin onnistuminen ei ole itsestään selvää. Pelin rakentaja ei
östä, kykyä toteuttaa reaalimaailman ilmiö peliohjelman muotoon sekä käsi-
ehkä ole tulkinnut todellisuuden toimintaa oikealla tavalla (rakentajan mentaa-
tystä siitä, miten pelit kokemuksellisuuteen pohjautuvina oppimisympäristöinä
limalli on virheellinen); mentaalimallin ohjelmointiin liittyy virheiden ja väärien
voivat tukea oppimisprosessia. Huolimatta lähes puolivuosisataisesta yrityspe-
valintojen mahdollisuus; pelaajan kokemus saattaa poiketa rakentajan odot-
lien oppimistutkimuksesta prosessin viimeinen vaihe – kuinka oppija toteuttaa
tamasta tai rakentajan toivoma systeemidynaaminen vuorovaikutus ei käy
peleissä oppimaansa tosielämässä – on yhä edelleen enimmäkseen tutkima-
pelistä ilmi. Nämä ongelmat liittyvät opetuspelien, erityisesti systeemidynaa-
tonta maastoa. Tämä ongelma on laajalti tiedostettu, emmekä tässä yritä kuvata
misten yrityspelien, evaluointiin/veri ontiin (pelin opetuskyvyn arviointiin) ja
kyseistä haastetta muutoin kuin mainitsemalla, että yrityspeleillä opitun tutkiminen vaatisi tutkijoiden jalkautumista seuraamaan pelaajien käyttäytymistä
oikeassa työympäristössään.
Järjestelmärakenne, säännöt ja seuraukset
P
elejä voidaan tarkastella sekä järjestelminä että prosesseina. Formalistisesti ajatellen ne ovat systeemejä, jotka ovat pelaajistaan riippumattomia,
ja pelaaja on vain käyttäjän asemassa (Sicart 2009; Myers 2010). Toisaalta ne
ovat prosesseja, joissa järjestelmä tarjoaa toimintakehyksen ja rajoitteet, mutta
merkitys syntyy pelaamalla (ks. Montola 2012). Systeemidynamiikan hahmottaminen pelin kautta syntyy kuitenkin juuri näiden kahden näkemyksen leikkauspisteessä. Pelatessaan osallistujat hahmottavat, miten alla oleva systeemi (pelin
rakenne) toimii, miten he voivat sen puitteissa muokata toimintamallejaan, ja
mitä kyseisistä muokkauksista seuraa (Bogost 2007).
Systeemidynaamisesti ajatellen pelissä on siis kaksi järjestelmää: 1) pelin
rakenteellinen järjestelmä ja 2) pelaamisen tuottama, muuttuva järjestelmä. Jos
pelaajat keskittyvät analysoimaan ainoastaan ensimmäistä, he eivät todennäköisesti opi kaivattua sisältöä – oli kyseessä sitten käytännön oppisisältö tai pelin
systeemidynamiikka – koska heidän huomionsa keskittyy pelin ”voittamiseen”
Kuva 3. Systeemidynamiikkaa kuvaavan oppimispelin rakentamis- ja soveltamisprosessi.
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
3
Lainema (2003) keskustelee näiden termien sisällöstä ja esittää erään yrityssimulaatiopelin
veri ointi- ja validointiprossessin.
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
7
hyödyntämällä sen rakenteellisia ominaisuuksia, silloinkin kun se ei olisi tarpeen
pelaajat havaitsevat toimiensa seuraukset sekä lineaarisella että systeemisellä
(Harviainen ym. 2012). Tällöin kokemus järjestelmästä jää lineaariseksi pyrittä-
tasolla, he kykenevät muodostamaan laajempia johtopäätöksiä toiminnallisten
essä vain välittömään tuloksellisuuteen erilaisten vaihtoehtojen kokeilun sijasta.
valintojensa seurauksista, ja oppivat soveltamaan samaa myös pelitilanteen
Jos taas pelaajat saadaan huomaamaan muuttuvan systeemin ominaisuudet,
ulkopuolella. Tästä syystä erityisesti pelin sisäisen kellonajan mukaan ( joko
voidaan varmistaa, että pelaajat paitsi oppivat toimiensa potentiaalisia, systee-
täysin realistisesti tai muokatulla ajanmallinnuksella, ks. Lainema 2003 ja 2010)
mitasoisia seurauksiamyös oppiminen siirtyy pelitilanteen ulkopuolelle (Bogost
etenevät oppimispelit ovat erityisen hyviä systeemidynamiikan opetuksen väli-
2007; Senge 2006).
neitä – vuoropohjaisissa peleissä syy-seuraussuhteet jäävät helposti siirtojen
Avain systeemidynaamisen tietoisuuden tuottamiseen peleissä on niiden
välisen prosessoinnin (black box -vaiheen) takia näkymättömiin.
sääntörakenteessa. Katie Salen ja Eric Zimmerman (2004, 129–137) jakavat
säännöt kolmeen tasoon: 1) operatiivisiin, 2) rakenteellisiin ja 3) implisiittisiin.
Operatiiviset säännöt ovat niitä, jotka herkimmin miellämme pelien ”säännöiksi”
ja jotka on kirjoitettu auki; miten nappula tai pelihahmo liikkuu, mitkä siirrot
ovat sallittuja ja niin edelleen. Kahta muuta sääntötyyppiä ei yleensä vaivauduta
selittämään ohjeissa. Rakenteellisiin sääntöihin kuuluvat esimerkiksi Monopolin
Sosiaalinen dynamiikkataso
S
icartin (2009) mukaan ei-abstraktit pelit ovat epäeettisiä, jos niiden kerronnallinen rakenne ei salli eettisten valintojen tekemistä ja valintojen
seurausten havaitsemista. Sama pätee myös pelien ja systeemidynamiikan
taustalla olevat taloustieteelliset perusteet, mukaan lukien rahan käsite, tai
suhteeseen. Jos pelissä ei teoilla ole kuin lineaarisia seurauksia tai jos toimin-
painovoima. Implisiittiset säännöt ovat sosiaalisia konventioita, jotka tuodaan
tavaihtoehtoja ei ole kunnolla tarjolla, dynamiikan havaitseminen ei ole mah-
mukaan peliin, esimerkiksi ”älä katso toisen pelaajan näyttöä”.
dollista. Pelin rakenne voi puolestaan painottaa tietyntyyppistä perspektiiviä:
Systeemidynamiikan kannalta tämä perspektiivi on kuitenkin liian kapea.
Beer Gamen siirtopohjaisen reaktioviiveen havaitseminen on hyvin erilaista kuin
Wittgensteinin (2002) tavoin on hahmotettava ero kahden eri sääntöluokan
RealGamen opettamat hankinnan, tuotannon ja myynnin suhteet toisiinsa, tai
välillä: sääntöjen ja luonnonlakien. Sääntöjä on mahdollista rikkoa, luonnon-
SimCityn sisältämä pakko reagoida muutoksiin, joita pelissä tapahtuu koko ajan.
lakeja ei, ilman että peli katkeaa. Digitaalisessa pelissä luonnonlakeja ovat ne
Osa peleistä perustuu systeemidynaamisten seurausten välttämiselle. Jos
koodatut elementit, jotka kiistämättömästi rajoittavat pelaajien toimintaa, esi-
jokaisen World of Warcraftin pelaajan on voitava voittaa sama päävastustaja
merkiksi pelin sisäiset fysiikan lait, pelialue, tai hahmon estetyt toiminnot (Sicart
kerta toisensa jälkeen, suuri osa pelaajien toimien systeemidynaamisista vai-
2009, joka tosin ei tee käsitteellistä eroa säännön ja luonnonlain välille). Osa
kutuksista jää kunkin taisteluvaiheen sisäiseksi taktiikaksi. Tästä ei kuitenkaan
palkitsevaa pelikokemusta saattaa olla juuri reaalimaailmasta poikkeavien luon-
seuraa, etteikö kyseinen peli voisi opettaa systeemien tajua. Verkkoroolipeli,
nonlakien opettelu – Portalissa hahmo ei vahingoitu, putosi kuinka korkealta
jossa samat tapahtumat toistuvat, saattaa hyvinkin olla erittäin monimutkainen,
tahansa, ja Quake-sarjassa raketin räjähdyksellä hyppiminen on osa strategiaa.
mutta selkeästi havaittavan systeemidynaaminen kokonaisuus sosiaalisella
Tästä syystä peliin voidaan sisällyttää palkitsevaa systeemidynaamista erityisai-
tasollaan – pelaajien välisissä vuorovaikutussuhteissa (Rodríguez 2012).
nesta, joka rikastuttaa pelikokemusta.
Juuri sosiaalisella tasolla tullaankin systeemidynamiikan opetuksen haas-
Peli muodostaa pelaajiensa mielissä tarinan, mutta takautuvasti, niin että
tavimpaan asiaan: inhimilliseen elementtiin. Peleissä on suhteellisen helppoa
koetut elementit liitetään tapahtumallisiksi jatkumoiksi (Harviainen 2012). Nar-
mallintaa ihmisiä, mutta ei inhimillisen käytöksen – päätöksenteko mukaan
ratiivisuus onkin yksi tärkeimmistä systeemidynamiikan opetusvälineistä. Kun
lukien – laajaa kirjoa tai sen eettisiä seurauksia (Sicart 2009). Suorituspohjalta
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
8
koska siinä pelaajan omat
ajatusprosessit ja itse asetetut tavoitteet ohjaavat
toimintaa ja siten tuottavat seurauksia, jotka on
helppo assosioida omiin
aiempiin toimiin (Myers
2010).
Ryhmässä
minen
pelaa-
toisaalta tarjoaa
uusia perspektiivejä eri
jäsentensä kautta, mutta
ryhmäpaine myös saattaa
ratkaisevasti
pelaajien
rajoittaa
toimintaa
ja
kannustaa
tukeutumaan
perinteisiin,
lineaarisem-
piin ajatusmalleihin (Kayes
ym. 2005). Lisäksi suoritushenkisissä peliryhmissä
korostuu herkästi
tran-
saktionaalinen johtajuus,
jossa yksi tai useampi johtohahmo sanelee muille
toimintamuodot
Kuva 4. RealGame-yrityspelisimulaation pelaajan käyttöliittymä.
(Prax
2010; Orre 2012). Tällöin
arvosteltavassa pelissä voi esimerkiksi myydä virtuaalisen yrityksensä digitaaliset
ryhmän jäsenten kyky hahmottaa systeemisiä seurauksia hämärtyy. Toisaalta on
työntekijät pois, jos oppitunnin loppu lähestyy ja vierustoverilla näkyy olevan
mahdollista, että juuri sanelupolitiikan ja sen edessä koetun voimattomuuden
enemmän pisteitä (Harviainen ym. 2012). Vapaus tutkiskelevampaan pelaamiseen,
tuloksena muualla kuin johtoasemassa oleva pelaaja havaitsee vaikutuksia,
jopa suunnittelijan/opettajan toiveiden vastaiseen, saattaa sen sijaan monilla
jotka eivät näy johtajille.
pelaajilla nostaa kykyä systeemidynaamisten seurausten hahmottamiseen,
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
9
Johtopäätökset
T
ässä artikkelissa olemme keskustelleet käsitteistä systeemidynamiikka ja
mentaalimalli sekä siitä, miten ne liittyvät pelien maailmaan ja oppimiseen.
Systeemidynamiikka on menetelmä, jolla voidaan hahmottaa ja havainnollistaa monimutkaisten järjestelmien rakenteellisia vaikutussuhteita. Koska pelit
ovat paitsi systeemejä myös erityisesti sellaisia systeemejä, joissa järjestelmän
sisäiset syy-seuraussuhteet ovat usein tavallista helpommin hahmotettavissa,
ne soveltuvat erityisen hyvin systeemidynamiikan opetusvälineiksi.
Dynaamista
kompleksisuutta,
joka
on
päätöksentekijöille
kaikkein
haastavinta kompleksisuutta ja jossa järjestelmän riippuvuussuhteet tulevat
esille vasta pitkän ajan kuluessa, esiintyy jopa yksinkertaisilta näyttävissä järjestelmissä. Pelit ovat tällaisissa tilanteissa potentiaalisesti erinomaisia oppimisympäristöjä, koska niillä on mahdollista todellisuutta nopeammin reagoivassa
ympäristössä kehittää pelaajien kykyä ymmärtää ja hallita monimutkaisia riippuvuussuhteita. Dynaamista monimutkaisuutta sisältävien järjestelmien havainnollistamiseen pelit ovat mitä parhain oppimismuoto.
Pelit soveltuvat systeemidynamiikan opetukseen, koska niissä pelaaja joutuu
analysoimaan käyttämäänsä järjestelmää saavuttaakseen haluamiaan lopputuloksia, olivat ne sitten optimaalisia suorituksia tai pelimaailman tutkistelua. Hän
myös tuo pelitilanteeseen mukanaan omat mentaalimallinsa, jotka altistuvat
pelissä testattaviksi. Peliprosessin edetessä pelaajan proseduraalinen lukutaito
kehittyy, eli hän oppii paremmin lukemaan pelin järjestelmää ja vertaamaan sen
eroavaisuuksia omaan käsitykseensä reaalimaailmasta. Verratessaan pelaaja
re ektoi, miten vastaavat ilmiöt ja ratkaisut toimisivat todellisuudessa.
PELITUTKIMUK SEN VUOSIKIR JA 2013
HARVIAINEN & L AINEMA
PELIT, SYSTEEMIDYNAMIIKKA JA OPPIMINEN
10
Lähteet
Pelit
Beer Game. Peter M. Senge 1990.
Fallout. Tim Cain 1997.
Portal. Valve 2007.
Quake. id Software 1996.
RealGame. Timo Lainema 1997.
Sid Meier’s Civilization. Sid Meier & Bruce Shelley 1991.
SimCity. Will Wright 1987.
World of Warcraft. Blizzard 2006.
Kirjallisuus
Andlinger, Gerhard R. (1958). Business Games: PLAY ONE!
Harvard Business Review 36(2), 115–125.
Argyris, Chris (1991). Teaching Smart People How to Learn.
Harvard Business Review 69(3), 99–109.
—
(1995). Action Science and Organizational
Learning. Journal of Management Psychology 10(6), 20–26.
Argyris, Chris & Donald Schön (1996). Organizational
Learning II: Theory, Method, and Practice. Reading,
Massachusetts: Addison Wesley.
Barlas, Yaman (1996). Formal Aspects of Model Validity and
Validation in System Dynamics. System Dynamics Review
12(3), 183–210.
Bogost, Ian (2007). Persuasive Games: The Expressive Power of
Videogames. Cambridge: MIT Press.
Bowlby, John (1982). Attachment and Loss. Vol. I: Attachment.
New York: Basic Books. (Original work published in 1969.)
Capelo, Carlos & João Ferreira Dias (2009). A System
Dynamics-based Simulation Experiment for Testing Mental
Model and Performance E ects of Using the Balanced
Scorecard. System Dynamics Review 25(1), 1–34.
Crookall, David, Rebecca Oxford & Danny Saunders (1987). Towards
a Reconceptualization of Simulation: From Representation to Reality.
Simulation/Games for Learning 17(4), 147–171.
Doyle, James K. & David N. Ford (1998). Mental Models Concepts for
System Dynamics Research. System Dynamics Review 14(1), 3–29.
—
(1999). Mental Models Concepts Revisited: Some
Clari cations to and a Reply to Lane. System Dynamics Review 15(4),
411–415.
Du y, Thomas M. & Donald J. Cunningham (1996). Constructivism:
Implications for the Design and Delivery of Instruction. Teoksessa
David H. Jonassen (toim.), Handbook of Research for Educational
Communications and Technology. New York: Macmillan Library
Reference, 170–198.
Endsley, Mica R. (2000). Theoretical Underpinnings of Situational
Awareness: A Critical Review. Teoksessa Mica R. Endsley & Daniel J.
Garland (toim.), Situational Awareness Analysis and Measurement.
Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 249–276.
—
(2006). Expertise and Situational Awareness. Teoksessa K.
A. Ericsson, N. Charness, P. J. Feltovich & R. R. Ho man (toim.), The
Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance. Cambridge:
Cambridge University Press, 633–651.
Forrester, Jay W. (1961). Industrial Dynamics. Cambridge: MIT Press.
Gee, James Paul (2004). What Video Games Have to Teach Us about
Learning and Literacy. Basingstoke: Palgrave Macmillan.
Harviainen, J. Tuomas (2012). Systemic Perspectives on Information in
Physically Performed Role-Play. Tampere: Tampereen yliopisto.
Harviainen, J. Tuomas, Timo Lainema & Eeli Saarinen (2012). Playerreported Impediments to Game-based Learning. Teoksessa Proceedings
of DiGRA Nordic 2012 Conference: Local and Global – Games in Culture
and Society. Verkkojulkaisuna osoitteessa < http://www.digra.org/
wp-content/uploads/digital-library/12168.02279.pdf>.
Henriksen, Thomas Duus (2008). Extending Experiences of Learning
Games: Or Why Learning Games Should be Neither Fun, Educational
or Realistic. Teoksessa Olli Leino, Hanna Wirman & Amyris Fernandez
(toim.), Extending Experiences: Structure, Analysis and Design of
Computer Game Player Experience. Rovaniemi: University of Lapland,
140–162.
Kayes, Anna B., D. Christopher Kayes & David A. Kolb (2005).
Experiential Learning in Teams. Simulation & Gaming 36(3), 330–354.
Kieras, David E. & Peter G. Polson (1985). An Approach to the Formal
Analysis of User Complexity. International Journal of Man-Machine
Studies 22, 365–394.
Kiili, Kristian, Timo Lainema, Sara de Freitas & Sylvester Arnab (2013).
Flow Model for Designing Engaging and E ective Educational Games.
Working paper.
Kim, Daniel H. (1993). The Link between Individual and Organizational
Learning. Sloan Management Review 35(1), 37–50.
Klabbers, Jan H. G. (2009). The Magic Circle: Principles of Gaming and
Simulation, third and revised edition. Rotterdam: Sense Publishers.
Kraiger, Kurt, Eduardo Salas & Janis A. Cannon-Bowers (1995).
Measuring Knowledge Organization as a Method for Assessing Learning
during Training. Human Factors, 37(4), 804–816.
Lainema, Timo (2003). Enhancing Organizational Business Process
Perception: Experiences from Constructing and Applying a Dynamic
Business Simulation Game. Turku: Turku School of Economics and
Business Administration. Verkkojulkaisu osoitteessa <http://info.tse. /
julkaisut/vk/Ae5_2003.pdf>.
—
(2004). Redesigning the Traditional Business Gaming Process:
Aiming to Capture Business Process Authenticity. Journal of Information
Technology Education 3, 35–52. Verkkojulkaisu osoitteessa <http://www.
jite.org/documents/Vol3/v3p035-052-084.pdf>.
—
(2009). Perspective Making: Constructivism as a Meaning
Structure for Simulation Gaming. Simulation & Gaming 40(1), 48–67.
—
(2010). Theorizing on the Treatment of Time in Simulation
Gaming. Simulation & Gaming 41(2), 170–186.
Lainema, Timo & Eeli Saarinen (2009). Learning about Virtual Work
and Communication: The Distributed Case. Teoksessa Judith MolkaDanielsen (toim.), Proceedings of the 32nd Information Systems Research
Seminar in Scandinavia, IRIS 32, Inclusive Design. Molde University
College, Molde, Norway, August 9–12, 2009.
Lisk, Timothy C., Ugur T. Kaplancali & Ronald E. Riggio (2012).
Leadership in Multiplayer Online Gaming Environments. Simulation &
Gaming 43(1), 133–149.
Mathieu J., G. Goodwin, T. He ner, E. Salas & J. Cannon-Bowers (2005).
Scaling the Quality of Teammates’ Mental Models: Equi nality and
Normative Comparisons. Journal of Organizational Behavior 26, 37–56.
Montola, Markus (2012). On the Edge of the Magic Circle: Understanding
Pervasive Games and Role-playing. Tampere: Tampereen yliopisto.
Morecroft, John D. W. (1992). Executive Knowledge, Models and
Learning. European Journal of Operational Research 59(1), 9–27.
Myers, David (2010). Play Redux: The Form of Computer Games.
Ann Arbor: The University of Michigan Press and the University of
Michigan Library.
Orbanes, Phil (2002). Everything I Know About Business I Learned
from MONOPOLY. Harvard Business Review 80(3), 51–57.
Orre, Tomi (2012). World of Warcraftin kiltatyypit ja johtaminen. Pro
gradu -tutkielma, Turun yliopisto.
Panagiotidis, Petros & Edwards, John S. (2001). Organizational
Learning: A Critical Systems Thinking Discipline. European Journal of
Information Systems 10, 135–146.
Pearce, Celia (2002). Sims, Battlebots, Cellular Automata, God and Go:
A Conversation with Will Wright. Game Studies 2(1.
Prax, Patrick (2010). Leadership Style in World of Warcraft Raid Guilds.
Teoksessa Proceedings of DiGRA Nordic 2010: Experiencing Games –
Games, Play, and Players. Verkkojulkaisuna osoitteessa <http://www.
digra.org/wp-content/uploads/digital-library/10343.52340.pdf>.
Rodríguez, Gabriela (2012). Learning in Digital Games: A Case Study of
a World of Warcraft Guild. Pro gradu -tutkielma, Turun yliopisto.
Rouse, William B. & Nancy M. Morris (1985). On Looking into the Black
Box: Prospects and Limits in the Search for Mental Models. Center for
Man-Machine Systems Research, School of Industrial and Systems
Engineering, Georgia Institute of Technology. Report no. 85:2.
Rowe Anna L. & Nancy J. Cooke (1995). Measuring Mental Models:
Choosing the Right Tools for the Job. Human Resource Development
Quarterly 6, 243–255.
Salen, Katie & Eric Zimmerman (2004). Rules of Play: Game Design
Fundamentals. Cambridge: MIT Press.
Senge, Peter M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of the
Learning Organization. New York: Currency Doubleday.
—
(2006). The Fifth Discipline: The Art & Practice of the
Learning Organization, revised and updated with 100 new pages. New
York: Currency Doubleday.
Senge, Peter M., Art Kleiner, Charlotte Roberts, Richard B. Ross &
Bryan J. Smith (1994). The Fifth Discipline Workbook: Strategies and
Tools for Building a Learning Organization. London: Nicholas Brealey.
Sicart, Miguel (2009). The Ethics of Computer Games. Cambridge: MIT
Press.
Tsuchiya, Tomoaki & Shigehisa Tsuchiya (1999). The Unique
Contribution of Gaming/Simulation: Towards Establishment of the
Discipline. Teoksessa Danny Saunders & Jackie Severn (toim.), The
International Simulation & Gaming Research Yearbook: Simulations &
Games for Strategy and Policy Planning. London: Kogan Page, 46–57.
Van der Heijden, Kees (2005). Scenarios: The Art of Strategic
Conversation, second edition. Chichester: Wiley.
Wardrip-Fruin, Noah (2009). Expressive Processing: Digital Fictions,
Computer Games, and Software Studies. Cambridge: MIT Press.
Whitton, Nicola (2009). Learning with Digital Games: A Practical Guide
to Engaging Students in Higher Education. New York: Routledge.
Wittgenstein, Ludwig (2002). Philosophical Investigations. Oxford:
Blackwell. (Ensimmäinen painos julkaistu 1953.)